用inception-v3重新训练自己的数据模型 背景： 现代的图像识别模型具有数以百万计的参数，从头开始训练（Train from scratch）需要大量的样本数据以及消耗巨大的计算资源（几百个GPU），因此采用迁移学习的方式重训一个模型（Retrain a model ...

上代码： 结构： 打开cmd，进入inception_log目录：执行：tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\inception_log'查看结构。 ...

一、网络更深、更宽带来的问题 参数太多，若训练数据集有限，容易过拟合； 网络越大计算复杂度越大，难以应用；（内存和计算资源） 网络越深，梯度越往后穿越容易消失，难以优化模型。 解决： 如何减少参数（且保证性能）：使用更小的核，比如5x5 换成 2个3*3；使用 ...

运行结果输出： 并在inception_model文件夹中产生了如下文件： 在inception_log文件夹中生成如下文 ...

Inception-v3的设计思路小结 一、网络更深、更宽带来的问题 参数太多，若训练数据集有限，容易过拟合； 网络越大计算复杂度越大，难以应用；（内存和计算资源） 网络越深，梯度越往后穿越容易消失，难以优化模型。 解决 ...

/details/52433324 模型下载 https://github.com/taey16/tf/tre ...

1. tf.train.Saver(） tf.train.Saver()是一个类，提供了变量、模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法。 TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习，任何操作(如卷积、池化等)都需要operator，保存和恢复操作也不例外 ...

一、声明 　　本代码非原创，源网址不详，仅做学习参考。 二、代码　　 View Code ...